# #1.组装id列表数据
#
# """
# 标签更新：
# （1）由five_df得到该4级标签下所有5级标签的id值(list列表）
# （2）把这个结果传入给标签合并时使用，在合并时进行遍历判断
# """
# five_id_list = [24,25,26,27,28,29]
# # five_id_list = five_df.select("id").rdd.map(lambda row:row['id']).collect()
# five_id_str = ",".join(str(i) for i in five_id_list)
# five_id_str='24,25,26,27,28,29'
# #2.合并标签时进行判断
# """
# 标签更新：
# （2）在标签合并时，进行循环判断，如果历史标签结果中有id在新传入的five_id_str中，则删除，否则不管（保留）
# """
# old_tags_list = "1,17,31,25"
# old_tags_list = [1,17,31,25]
# #five_id_list：[24,25,26,27,28,29]
# # five_id_list = five_id_str.split(",")
# five_id_list = [24,25,26,27,28,29]
# for tag in five_id_list:
#     #当tag为29时，它在old_tag_list中，因此判断成立，执行删除逻辑
#     if tag in old_tags_list:
#         old_tags_list.remove(tag)
# #[1,17,31,26] ==> 1,17,31,26


l = [1,3,5]
l1 = [2,4,6]
for k in zip(l,l1):
    print(k)